基于多模态特征融合的商业活力预测及商圈评价方法

本发明提供基于多模态特征融合的商业活力预测及商圈评价方法，涉及空间数据分析技术领域，包括获取目标区域的商业POI数据和时序轨迹数据，提取用户评论的评分和情感特征，并基于时序轨迹数据计算人流量分布；然后将这些特征输入递归神经网络预测商业活力时序，并将POI数据构建成知识图谱，结合位置信息和人流量构建并优化网络可达性矩阵；最后利用Louvain算法划分目标区域，各子区域边缘计算节点融合多维度特征并通过强化学习动态调整评价指标权重，输出商业服务评价结果。本发明通过融合多源数据和深度学习方法，能够更准确、全面地评价生活圈商业服务质量，为城市规划和商业发展提供决策支持。